讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?
讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?

2020年2月16日,美國當地時間週一,電腦科學家賴瑞·特斯勒(Larry Tesler)去世了,享壽74歲。

拉里·特斯勒曾在蘋果工作了17年,擔任過蘋果的首席科學家。雖然他不像史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)和比爾·蓋茲(Bill Gates)一樣家喻戶曉,但他對於早期電腦發展作出的貢獻也不可忽視,正是拉里·特斯勒讓剪下、複製、黏貼等功能成為電腦操作系統中的基礎模塊。

初次相遇,讓賈伯斯高呼「Amazing」

在加入蘋果前,賴瑞·特斯勒是施樂(Xerox)公司Palo Alto研究中心(PARC)的一名軟體工程師。當時施樂PARC的「位圖顯示」概念推動了圖形用戶界面(GUI)的發展,這吸引了賈伯斯的注意,打算前去考察。

圖片
賴瑞·特斯勒。
圖/ 愛范兒

當時施樂的創投部門正想參與蘋果1979年的第二輪募資,賈伯斯趁機向施樂提出了一個條件:如果施樂原意向蘋果展示PARC的一系列新技術,那麼就同意施樂參投。

而負責為賈伯斯等人展示PARC技術成果的,正是賴瑞·特斯勒。當時的個人電腦基本還沒有滑鼠互動,特斯勒告訴賈伯斯,那個拖著長尾巴,長得老鼠的小配件叫做「滑鼠」。

在特斯勒展示的過程中,賈伯斯興奮得跳了起來,並揮舞著胳膊,特斯勒曾在《賈伯斯傳》中回憶了當時場景:

我每展示一部分,他都會發出驚嘆。他跳來跳去的,我都不知道他有沒有看清楚整個演示,但事實證明他是看到了的,因為他不停問問題。

當時賴瑞·特斯勒展示了編程語言Smalltalk的三項功能,但真正吸引賈伯斯的是圖形界面和位圖顯示屏幕,賈伯斯表示「看到了電腦產業的未來」。

同時賈伯斯十分驚訝施樂居然沒有將這項技術商業化,於是他打算自己做。並從施樂挖來了賴瑞·特斯勒和另外一位硬體設計師,共同負責Lisa電腦的圖形界面設計,這也被施樂和電腦行業稱為「工業史上最嚴重的搶劫行為之一」。

根據賴瑞·特斯勒的回憶,雖然當時賈伯斯不是Lisa電腦的專案負責人,但是仍然會隨時打電話給他來表達自己的想法,甚至會在凌晨兩點接到賈伯斯的電話。

讓「複製貼上」成為電腦的標準功能

雖然蘋果的Lisa電腦沒有在商業上獲得成功,但卻是第一批普及電腦操作系統的用戶界面中普及剪下、複製和貼上功能的個人電腦,而這背後離不開拉里·特斯勒的貢獻。

早在1969年,還是美國史丹佛大學電腦科學研究生的賴瑞·特斯勒,在為中半島自由大學(Mid-Peninsula Free University)創建條目時,就曾嘗試用電腦命令黏貼條目內容。

圖片
圖/ 愛范兒

幾年之後,賴瑞·特斯勒在施樂開發了以滑鼠進行互動的圖形用戶界面,並在為施樂電腦設計文字處理軟體Gypsy時將兩者結合,來實現對文本的剪切、複製和貼上,這幾個功能鍵概念也逐漸成為了文本編輯與電腦操作系統用戶界面的標準之一。

賴瑞·特斯勒在完成Lisa電腦專案後,又加入Macintosh專案。而Macintosh圖形用戶界面也是在Lisa的基礎上開發的,這也進一步推動了「複製貼上」功能在電腦中的普及。

在賴瑞·特斯勒個人網站,個人簡介裡就有一條是「剪下、複製、黏上功能的主要發明者」。不過需要說明的是,「複製貼上」的發明者另有其人,那就是發明史上第一個電腦文字處理器的伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)。

圖片
伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)
圖/ 愛范兒

伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)在半個世紀前發明的電腦文字處理器,就包含了「複製貼上」等基本的文檔編輯功能。這位「複製貼上之母」在2018年12月8日已經去世。

而拉里·特斯勒則將「複製貼上」成為電腦的標準功能,讓更多人用上這些功能,是當之無愧的「複製貼上UI設計之父」。

賴瑞·特斯勒在蘋果的幾個關鍵時刻

1990年,賴瑞·特斯勒開始負責牛頓(Newton)裝置的開發,據時任CEO約翰·斯卡利(John Sculley)透露,蘋果投入了約1億美元(約新台幣30億元)來開發Newton專案,但這款產品並沒有成功。

而賴瑞·特斯勒需要負上一些責任,當時他在Newton產品的一些決策事後被證明是有問題的,比如禁止蘋果手寫識別軟體應用到第三方應用上。但Newton作為平板電腦的前身,也被認為啟發了iPad的開發。

蘋果在1992年CES上展示了Newton裝置後,賴瑞·特斯勒也離開了這個專案。轉而擔任蘋果的首席科學家,蘋果共同創辦人之一的史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)也曾擔任過這個職位。

儘管賴瑞·特斯勒此後很少再直接負責某個產品專案,但也在蘋果的一些關鍵節點上作出過不少貢獻。

在蘋果考慮收購賈伯斯創辦的NeXT公司時,時任蘋果執行長吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)其實還有另外一個選擇,同樣是由蘋果前高階主管讓-路易·加西(Jean-Louis Gassee)創立的BeOS。

不過賴瑞·特斯勒力勸吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)選擇賈伯斯的NeXT ,並警告他,「無論選擇誰,他們都會取代你的位置。」相比之下特斯勒更好賈伯斯,最終蘋果收購了NeXT,賈伯斯也得以重新回到蘋果。

另外蘋果在2006年將Mac電腦主處理器從IBM的PowerPC遷移到英特爾處理器,讓Mac煥發新生,背後也有賴瑞·特斯勒多年建議的功勞。賴瑞·特斯勒在2011年的一次演講中提到:

實際上,幾年前我們曾嘗試將MacOS遷移到英特爾,但那裡仍然有太多的機器程式碼,要讓它能夠同時運行兩個作業系統,真的很難。因此,我和許多高級工程師聚集在一起,我們建議首先對作業系統進行改造,然後開發我們自己的內部操作系統,最終讓它在英特爾平台上運行,從而證明這是個不斷成長、永遠不會終結的專案。

另一個讓特斯勒引以為豪的蘋果往事,則是推動蘋果收購了英國的晶片公司(Advanced RISC Machines,ARM),現在iPhone和iPad中使用的正是基於ARM架構的晶片。賴瑞·特斯勒在個人網站中寫道,「這筆不到500萬美元(約新台幣1.5億元)的投資,給蘋果帶來了超過8億美元(約新台幣242億元)的收益。」

在1997年離開蘋果後,賴瑞·特斯勒創辦了一家教育軟體公司Stagecast,還曾在亞馬遜、雅虎和23andMe等網路公司擔任過高階主管。不過特斯勒這輩子最傑出的貢獻無疑是對電腦圖形用戶界面的改變。

今天當我們在電腦上使用剪下、複製、貼上這些功能時,都應該感謝賴瑞·特斯勒,這也是對他最好的悼念。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #賈伯斯
往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓